- 著者
-
望月 理香
永徳真一郎
茂木 学
八木 貴史
武藤伸洋
小林 透
- 出版者
- 情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.53, no.1, pp.30-38, 2012-01-15
- 被引用文献数
-
1
『心はだれにも見えないけれど「こころづかい」は見える.思いは見えないけれど「思いやり」はだれにでも見える』(宮澤,2010).という詩にあるように,人それぞれの感性を外から知ることはできないが,その感性をもとに起こした行動は客観的にとらえることができる.本研究では,感性を言葉やジェスチャなどの表現を駆使して伝えるのではなく,感性に紐付く各人の行動(その人にとっての経験)を介して伝えることで,各人に最適化された分かりやすい表現により,感性のコミュニケーションが可能となるモデルを提案する.近年,ユーザ間のコミュニケーションをサポートするためのツールやインタフェースが発展し,多種多様な表現によって情報を伝えることが可能となってきている.しかし,感性の伝達においては,同じ言語表現・ジェスチャ表現であっても表現に対応付く感性が個人ごとに様々であるため,表現の伝え手がイメージした内容と受け手がイメージする内容が一致するとは限らない.そこで,本研究ではライフログから抽出される自身の経験を介した感性コミュニケーションモデルを提案する.本モデルは,言葉などの表現方法だけでは伝えることが難しい伝え手のイメージを,そのイメージに対応付けられる受け手の経験を提示することにより,情報の受け手が伝え手のイメージを分かりやすく理解できる,という新しいコミュニケーションチャネルを与えるものである.本稿では,本研究で対象とする経験の定義と感性コミュニケーションにおけるアプローチ方法を述べた後,提案モデルの各Pointの概要,実装方法を述べる.続いて,提案モデルの実現において重要なポイントである情報の受け手に提示する経験の選び方の検討を行った.経験に対する「なじみ」の強さを1つの指標とすることで,受け手に分かりやすい経験を選ぶことが可能になると考え,被験者実験によってその有効性を示した."No one can see your emotion but we can see your action (Miyazawa, 2010)." That is to say, we can't see emotion but can recognize the emotion from the action it triggers. We propose an emotion communication model supplement the regular communication modalities of words and gestures. Many tools and interfaces have been developed to support user-user communication. Literal information can now be exchanged in various forms. However, user-user communication is imperfect since it remains impossible to communicate images. In this paper, we propose an emotion communication model that permits images to be exchanged and attendant algorithms that identify "symmetry" experiences to be mined from Life-logs. Experiments are conducted to discover the criteria needed for accurate experience identification. The model establishes new communication channel through an analysis of personal actions (based on Life-log) as related to emotion. Therefore, it eases misunderstanding and increases intelligibility since it draws on personal experiences. In this paper, we report the concept of the emotion communication model and describe how to process Life-log data for matching experiences. Then, we conducted experiments to confirm the impact of explanations based on quantitative similarity and those based on familiarity to confirm the effectiveness of the emotion communication model.